package base;

/**
 * @author He Changjie on 2021/7/1
 */
public class Base5 {

    /**
     * 给你一个字符串 s，找到 s 中最长的回文子串。
     *
     *  
     *
     * 示例 1：
     *
     * 输入：s = "babad"
     * 输出："bab"
     * 解释："aba" 同样是符合题意的答案。
     * 示例 2：
     *
     * 输入：s = "cbbd"
     * 输出："bb"
     * 示例 3：
     *
     * 输入：s = "a"
     * 输出："a"
     * 示例 4：
     *
     * 输入：s = "ac"
     * 输出："a"
     *  
     *
     * 提示：
     *
     * 1 <= s.length <= 1000
     * s 仅由数字和英文字母（大写和/或小写）组成
     *
     */
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(longestPalindrome("babad"));
    }

    /**
     * 方法一：动态规划
     * 思路与算法
     *
     * 对于一个子串而言，如果它是回文串，并且长度大于 22，那么将它首尾的两个字母去除之后，它仍然是个回文串。例如对于字符串 \textrm{``ababa''}“ababa”，如果我们已经知道 \textrm{``bab''}“bab” 是回文串，那么 \textrm{``ababa''}“ababa” 一定是回文串，这是因为它的首尾两个字母都是 \textrm{``a''}“a”。
     */
    static String longestPalindrome(String s) {
        int len = s.length();
        if (len < 2) {
            return s;
        }

        int maxLen = 1;
        int begin = 0;
        // dp[i][j] 表示 s[i..j] 是否是回文串
        boolean[][] dp = new boolean[len][len];
        // 初始化：所有长度为 1 的子串都是回文串
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            dp[i][i] = true;
        }

        char[] charArray = s.toCharArray();
        // 递推开始
        // 先枚举子串长度
        for (int L = 2; L <= len; L++) {
            // 枚举左边界，左边界的上限设置可以宽松一些
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                // 由 L 和 i 可以确定右边界，即 j - i + 1 = L 得
                int j = L + i - 1;
                // 如果右边界越界，就可以退出当前循环
                if (j >= len) {
                    break;
                }

                if (charArray[i] != charArray[j]) {
                    dp[i][j] = false;
                } else {
                    if (j - i < 3) {
                        dp[i][j] = true;
                    } else {
                        dp[i][j] = dp[i + 1][j - 1];
                    }
                }

                // 只要 dp[i][L] == true 成立，就表示子串 s[i..L] 是回文，此时记录回文长度和起始位置
                if (dp[i][j] && j - i + 1 > maxLen) {
                    maxLen = j - i + 1;
                    begin = i;
                }
            }
        }
        return s.substring(begin, begin + maxLen);
    }

}
